import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim


# 假设我们有一个简单的Transformer层
class SimpleTransformerLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048):
        super(SimpleTransformerLayer, self).__init__()
        # 这里我们省略了实际的Transformer层实现，只保留一个占位符
        self.placeholder = nn.Linear(d_model, d_model)  # 只是一个示例，不是真正的Transformer层

    def forward(self, x):
        return self.placeholder(x)

    # LORA层：通过添加一个低秩矩阵来近似权重更新


class LoraLayer(nn.Module):
    def __init__(self, base_layer, rank):
        super(LoraLayer, self).__init__()
        self.base_layer = base_layer
        self.A = nn.Parameter(torch.randn(base_layer.placeholder.weight.shape[1], rank))
        self.B = nn.Parameter(torch.randn(rank, base_layer.placeholder.weight.shape[0]))

    def forward(self, x):
        # 原始权重
        W_orig = self.base_layer.placeholder.weight
        # LORA权重更新
        delta_W = torch.matmul(self.A, self.B)
        # 合并权重
        W_lora = W_orig + delta_W

        # 假设我们有一个简单的方式来设置权重（实际中你可能需要修改base_layer的权重）
        # 这里我们直接修改forward中的权重，但在实际应用中你可能需要更复杂的处理
        with torch.no_grad():
            self.base_layer.placeholder.weight = W_lora.clone()

            # 前向传播
        return self.base_layer(x)

    # 示例使用


d_model = 512
nhead = 8
base_layer = SimpleTransformerLayer(d_model, nhead)
lora_layer = LoraLayer(base_layer, rank=64)

# 假设的输入
x = torch.randn(1, 10, d_model)

# 前向传播
output = lora_layer(x)

# 假设的损失函数和优化器
# 注意：在实际应用中，你需要一个真实的损失函数
loss = output.sum()  # 只是一个示例损失
optimizer = optim.Adam(lora_layer.parameters(), lr=1e-3)

# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

# 注意：上面的代码是一个简化的示例，实际中你可能需要处理更复杂的场景，
# 比如如何在不修改原始模型权重的情况下应用LORA，以及如何在多个层上应用LORA等。